数据集概述
本数据集通过机器学习方法重建了2000-2020年中亚天山和帕米尔地区面积大于0.1平方公里冰川的年物质平衡，采用XGBoost算法分两步训练，平均决定系数（R²）为0.87，提供各冰川的物质平衡预测数据及相关代码。
文件详解
- 文件名称: MassBalance_2000_2020.csv
- 文件格式: CSV
- 字段映射:
- RGIId: 冰川标识符（来自Randolph冰川目录）
- CenLon: 冰川中心经度
- CenLat: 冰川中心纬度
- Area: 冰川面积
- Zmed: 冰川中位海拔
- year: 记录年份
- mb_pred: 预测的物质平衡值
- 文件名称: MassBalance_code.zip
- 文件格式: ZIP
- 内容: 包含数据处理、模型训练、结果分析、结果评估、SHAP分析五个模块的代码脚本
适用场景
- 冰川学研究: 分析中亚天山和帕米尔地区冰川物质平衡的时空变化特征
- 气候变化影响评估: 探究区域气候变化对冰川质量的影响
- 机器学习应用: 研究XGBoost算法在冰川物质平衡预测中的应用效果
- 模型解释性分析: 利用SHAP值分析气象和地形变量对冰川物质平衡的贡献
